Índice

El presente notebook contiene información relacionada al entendimiento de los datos y resultados obtenidos de un modelo de predicción para el problema de rehospitalización.

  1. Generalidades
  2. Entendimiento de los datos
  3. Análisis de Registros Pérdidos
  4. Análisis Exploratorio
    1. Análisis univariado - variables continuas
    2. Análisis univariado - variables cardinales
  5. Análisis de clasificación binaria usando WOE y el IV
  6. Modelo
    1. SMOTE - Balanceo de categoria minoritaria
    2. Ajuste del modelo y Estimación de parámetros
    3. Prediciendo y evaluando el desempeño del modelo
  7. Resultados y Conclusiones
  8. Recomendaciones y Estrategias
Haciendo click sobre cada una de las secciones puede ir directamente a cada una de ellas. Al finalizar cada sección encontrará un link para volver al índice.

Generalidades

El objetivo es desarrollar e implementar un modelo de predicción de rehospitalizaciones para apoyar los programas de evitabilidad post-hospitalaria. El análisis se realizará con información que describe las características sociodemográficas del individuo y con algunos datos recolectados por el personal hospitalario para un periodo de tiempo de dos años y medio, que va desde 2016 hasta 2018.

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Entendimiento de los datos

El archivo contiene registros que corresponden a eventos de rehospitalizaciones y se encuentra detallado a nivel de cada evento hospitalario. En total son 34898 registros, 18 variables, descartando de manera inicial, aquellos atributos que se derivan después del segundo diagnóstico; los datos se describen a continuación:

Generamos la estadística descriptiva; en ella se puede visualizar que será necesario realizar más adelante algunas conversiones en los tipos de datos que vienen por defecto (por ejemplo el estrato aparece como una variable numérica). Pero antes de continuar con la codificación, procederemos a observar como se encuentran nuestras variables.